【反演】傅里叶系数的自动参数选择通过粒子群优化对基底地形进行重力反演计算萨尤拉盆地的深度剖面附matlab代码

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🔥 内容介绍

在油气资源勘探、区域地质构造研究中，基底地形深度反演是揭示地下地质结构的核心手段。萨尤拉盆地作为典型的沉积盆地，其基底深度分布直接反映盆地演化历史与油气储集潜力，但传统重力反演方法（如人机交互试错法、线性反演）存在 “傅里叶系数参数选择主观”“反演多解性强”“深度误差大” 等问题。傅里叶变换因能将复杂重力场分解为简单谐波分量，成为基底地形反演的常用工具，但其反演精度高度依赖傅里叶系数的截断阶数、初始相位等参数的合理性。粒子群优化（PSO）算法凭借全局搜索能力强、无需梯度信息、适配非线性优化的优势，可实现傅里叶系数的自动参数选择，有效降低反演多解性，提升基底深度计算精度。本文将从重力反演原理、傅里叶系数参数优化、PSO 反演流程、萨尤拉盆地应用验证四方面，解析该方法如何精准获取萨尤拉盆地的基底地形深度剖面。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%%%    Creation of Synthetic Model and finding Gravity anomaly     %%%%

%%function for Synthetic Example of depth of the basin

z_peaks=peaks(100);

y_peaks=((z_peaks(71,:))+0.5)*200;

%t and c are Legendre Gaussian quadrature points for numerical integration

    [t_leg,c_leg]=lgwt(10,0,1); 

    %synthetic depth and observation points

    x_obs=linspace(0,5000,100);

    depth=y_peaks;

    %Finding Gravity field of the basin for varying density

    density=@(z)(-0.38-0.42*exp(-0.5*z*10^-3))*1000; 

    z_obs=0;   %height of observation point is in surface

    %Closed polygonic profile of the basin

    xx1=[x_obs x_obs(end) 0];

    yy1=[depth 0 0];

    %Gravity anomaly for varying density model 

    zz1=poly_gravityrho(x_obs,z_obs,xx1,yy1,density,t_leg,c_leg);

    zz2=zz1;

    %adding noise to anomaly having 0 mean and sqrt(0.5) standard deviation 

    %     zz1 = zz1+sqrt(0.25).*randn(size(zz1))+0;

    %for model without noise comment line 38. 

    %Fourier coefficients for Gravity anomaly

    TT=1:2*length(zz1);

    ll=(TT(end)-TT(1))/2;

    %Gravity data for Fourier series 

    grav_data=[zz1 fliplr(zz1)];

    %Depth data for Fourier series 

    depth_data=[depth fliplr(depth)];

    %1st 100 Fourier Coefficients 

    for j=1:100

      %coefficients for Gravity field 

      ss1=grav_data.*cos(j*pi*TT/ll);  

      aa_grv(j)=(1/ll)*trapz(TT,ss1);

      ss2=grav_data.*sin(j*pi*TT/ll);  

      bb_grv(j)=(1/ll)*trapz(TT,ss2);

      vv_grv(j+1)=sqrt((aa_grv(j))^2+(bb_grv(j))^2);

      %coefficients for Depth Profile  

      dd1=depth_data.*cos(j*pi*TT/ll);  

      aa_dep(j)=(1/ll)*trapz(TT,dd1);

      dd2=grav_data.*sin(j*pi*TT/ll);  

🔗 参考文献

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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